Erfahrung: Praxiserfahrung in Cloud-Infrastruktur, DevOps oder Data Engineering sowie in der Architektur und dem Betrieb produktiver AI/ML-Systeme – idealerweise im Enterprise-Umfeld; Praxiserfahrung in Scripting, Programmierung und Monitoring Engineering the future. Aufbau und Pflege skalierbarer AI/ML-Infrastrukturen und Automatisierung der Workflows in der Cloud und On-Prem * Mitgestaltung von Architekturentscheidungen, aktive Teilnahme an Innovationsprojekten mit interdisziplinären Teams sowie Koordination mit externen Cloud-Anbietern * Möglichkeit zur fachlichen Weiterentwicklung im Bereich Cloud AI, MLOps und IT-Security * Fachwissen: Erfahrung mit Azure (PowerApps, PowerAutomate, Azure OpenAI), OpenAI Enterprise, CI/CD, Containerisierung (Docker), Scripting (Python, Bash), IT-Security für AI Workloads, MLOps (n8n) sowie Data Engineering/ETL.
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